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短噪声时间序列中混沌的错误判定。 (英语) Zbl 1094.37504号

总结:1992年提出的一种方法(NEMG)用于诊断具有50个或更少观测值的噪声时间序列中的混沌,该方法需要用经验函数拟合时间序列,该函数可以根据先前的观测值预测序列中的观测值,然后估计函数两个相邻轨迹的发散或收敛速度(对初始条件的敏感依赖性)。应用NEMG的工作人员得出结论,一些自然生物种群存在混乱。然而,利用具有多个(>4)状态变量的生物现实模型的时间序列对NEMG的可靠性进行的公开测试还不够。此外,NEMG还有一些尚未解决的技术问题:在分析之前是否应该对数据进行去趋势分析(去除线性或二次趋势),以及应该使用多长的采样间隔来定义时间序列。我们通过将NEMG应用于由四种不同的混沌模型生成的50个观测值的时间序列来解决这些问题,从简单的物理系统模型到复杂的生态系统模型。我们还分析了每个模型的非混沌版本的输出。以前推荐的用于指定影响NEMG混沌诊断的参数的指南通常无效。对于我们研究的模型,NEMG在非混沌时间序列中产生了很高的混沌误判率,在混沌时间序列中产生了不存在混沌的误判率。因此,对于我们研究的情况,该方法似乎不可靠。

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37M10个 动力系统的时间序列分析
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
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全文: 内政部

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